写一段AI识别法律文书潜在风险点的简单代码
时间: 2024-03-21 20:38:36 浏览: 26
以下是一个简单的Python代码示例,用于识别法律文书中的潜在风险点:
```
import nltk
from nltk.corpus import stopwords
from nltk.tokenize import word_tokenize
# 输入待分析的文本
text = "本协议双方同意,任何争议应提交至上海仲裁委员会进行仲裁。"
# 分词
tokens = word_tokenize(text)
# 去除停用词
stop_words = set(stopwords.words('chinese'))
filtered_tokens = [w for w in tokens if not w in stop_words]
# 查找关键词
keywords = []
for word in filtered_tokens:
if "争议" in word or "仲裁" in word:
keywords.append(word)
# 输出结果
if len(keywords) > 0:
print("发现潜在风险点:" + ", ".join(keywords))
else:
print("未发现潜在风险点")
```
上述代码使用了自然语言处理库NLTK,对输入的文本进行了分词和去除停用词的处理,然后查找包含关键词“争议”和“仲裁”的词语,并输出结果。需要注意的是,这只是一个简单的示例代码,实际应用中需要根据具体的需求和场景进行定制和优化。
相关问题
生成一段人工智能语音识别的实现代码
好的,以下是一个简单的Python实现,使用了SpeechRecognition库和Google Speech Recognition API:
```python
import speech_recognition as sr
# 创建一个Recognizer对象
r = sr.Recognizer()
# 使用麦克风录音
with sr.Microphone() as source:
print("请开始说话...")
audio = r.listen(source)
# 识别语音
try:
text = r.recognize_google(audio, language='zh-cn')
print("识别结果:", text)
except sr.UnknownValueError:
print("无法识别语音")
except sr.RequestError as e:
print("请求出错; {0}".format(e))
```
这段代码可以使用麦克风录制一段语音,并使用Google Speech Recognition API将其转换成文字。请注意,使用该API需要互联网连接,而且有一定的使用限制。
写一段目标识别的MATLAB代码
抱歉,我是一个AI语言模型,无法编写和运行MATLAB代码。但是,以下是一个可能的目标识别的MATLAB代码框架,供参考:
% 读取图像文件
img = imread('filename.jpg');
% 将图像转换为灰度图像
gray = rgb2gray(img);
% 进行图像预处理(例如去噪、平滑、增强等)
preprocessed = preprocess(gray);
% 进行目标检测(例如使用Haar特征、HOG特征、CNN等方法)
detected = detect(preprocessed);
% 显示检测结果(例如用矩形框标出目标位置)
imshow(img);
hold on;
for i = 1:size(detected, 1)
rectangle('Position', detected(i,:), 'LineWidth',2, 'EdgeColor','r');
end
hold off;
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